PRISMA FISIKA, Vol. V, No. 3 (2017), Hal. 131 - 137
ISSN : 2337-8204
131
Variabilitas Suhu dan Salinitas Perairan Selatan Jawa Timur
Riska Candra Arisandia, M. Ishak Jumaranga*, Apriansyahb
aProgram Studi Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Tanjungpura, bProgram Studi Ilmu Kelautan, Fakultas MIPA, Universitas Tanjungpura,
Jalan Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak, Indonesia
*
Email : ishakjumarang@physics.untan.ac.id AbstrakTelah dilakukan penelitian variabilitas suhu dan salinitas perairan Selatan Jawa Timur (8,5°LS s.d 15°LS dan 111°BT s.d 114,5°BT). Penelitian bertujuan untuk mengetahui pengaruh ENSO terhadap variabilitas suhu dan salinitas. Data SOI dan indeks SST Nino 3.4 diolah Ms. Excel sehingga menghasilkan grafik SOI dan indeks SST Nino 3.4. Penentuan tahun ENSO dilihat berdasarkan grafik SOI dan indeks SST Nino 3.4. Data suhu dan salinitas dari Argo Float diolah menggunakan Ocean Data View, kemudian setiap output dianalisis berdasarkan fenomena ENSO, selanjutnya dilakukan analisis korelasi SOI dan indeks SST Nino 3.4 terhadap suhu dan salinitas untuk melihat hubungan ENSO terhadap variabilitas suhu dan salinitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fenomena ENSO berdasarkan SOI dan Indeks SST Nino 3.4 tidak mempengaruhi variabilitas suhu dan salinitas, sehingga variabilitas suhu dan salinitas pada kondisi El Niño lebih tinggi daripada kondisi La Niña. Tingkat kekuatan SOI terhadap suhu dan salinitas lebih lemah daripada indeks SST Nino 3.4. Tingkat kekuatan SOI terhadap suhu adalah 0,141 dan -0,05 terhadap salinitas. Tingkat kekuatan indeks SST Nino 3.4 terhadap suhu adalah 0,557 dan 0,711 terhadap salinitas.
Kata kunci : ENSO, Indeks SST Nino 3.4, Salinitas, SOI, Suhu
1. Latar Belakang
Perairan Selatan Jawa Timur memiliki sirkulasi massa air yang unik karena posisinya yang terhubung langsung dengan massa air perairan Samudera Hindia bagian Timur. Sirkulasi di lautan berhubungan dengan sirkulasi atmosfer, sehingga perubahan yang terjadi di atmosfer akan mempengaruhi sirkulasi di lautan. Fenomena El Niño Southern
Oscilation (ENSO) merupakan salah satu bagian
dari sirkulasi atmosfer yang mempengaruhi sirkulasi perairan Selatan Jawa. ENSO mempengaruhi ketebalan termoklin perairan selatan Jawa hingga Timor, batas atas saat El Niño umumnya lebih dangkal (rerata 50,9 s.d 51,7 meter) daripada saat La Niña (rerata 58,4 s.d 60,2 meter), namun batas bawah termoklin pada kondisi El Niño lebih dalam (rerata 262,9 s.d 281,8 meter) daripada kondisi La Niña (rerata 204,5–259,6 m) [1]. Secara keseluruhan massa air permukaan Samudera Hindia bagian Timur memiliki kisaran suhu 23,5 s.d 29°C dan
salinitas 33,5 s.d 35,25 psu [2]. Variabilitas salinitas kedalaman rerata 0 s.d 300 meter di perairan Selatan Jawa hingga Selatan Bali (termasuk Selatan Jawa Timur) diduga dipengaruhi oleh La Niña. Pengaruh tersebut diidentifikasi berdasarkan nilai koefisien
pearson antara salinitas dengan indeks SOI pada
tahun 2010 yaitu -0,89. Berdasarkan koefisien korelasi tersebut dapat diketahui bahwa Karakteristik variabilitas salinitas menunjukkan pola yang berkebalikan dengan pola SOI dengan kekuatan yang besar [3].
Berdasarkan pemaparan tersebut, maka pengaruh fenomena ENSO terhadap variabilitas suhu dan salinitas perairan Selatan Jawa Timur menjadi suatu hal yang sangat menarik untuk dikaji. Hasil penelitian dapat memberikan gambaran variabilitas suhu dan salinitas Selatan Jawa Timur.
2. Metodologi
Data yang digunakan adalah data suhu dan salinitas pada kondisi Normal (Juli 2012 s.d Juni 2013), La Niña (April 2010 s.d Maret 2011) serta saat El Niño (April 2015 s.d Maret 2016) yang diperoleh melalui www.coriolis.eu.org. Fenomena ENSO dilihat berdasarkan data SOI yang diunduh melalui www.bom.gov.au dan indeks SST Nino 3.4 yang diperoleh melalui
www.ncep.noaa.gov. Lokasi penelitian berada di
perairan Selatan Jawa Timur (8,5oLS s.d 15 LS
dan 111 BT s.d 114,5 BT) seperti Gambar 1.
2.1 Metode Pengolahan dan Analisis Data Data SOI dan indeks SST Nino 3.4 diolah menggunakan Ms. Excel sehingga menghasilkan grafik bulanan SOI dan indeks SST Nino 3.4 seperti Grafik 1 dan Grafik 2.
dilakukan penentuan rentang waktu yang sesuai dengan kriteria fenomena ENSO.
Grafik 1. Grafik SOI tahun 2010 s.d 2016
Grafik 2. Indeks SST Nino 3.4 tahun 2010 s.d 2016
Kriteria penentuan setiap kondisi dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2,
data suhu dan salinitas diolah menggunakan ODV sehingga dihasilkan outpu
distribusi temporal suhu dan salinitas, profil suhu dan salinitas terhadap kedalaman, serta distribusi suhu dan salinitas permukaan, kemudian setiap output dianalisis berdasarkan fenomena ENSO.
Tabel 1. Prediksi ENSO berdasarkan indeks SST Nino 3.4
Indeks SST Nino 3.4 Fenomena >+1,5°C El Niño kuat +1,0°C s.d +1,5°C El Niño sedang +0,5°C s.d +1,0°C El Niño lemah -0,5°C s.d +0,5°C -1,0°C s.d -0,5°C La Niña lemah -1,5°C s.d -1,0°C La Niña sedang <-1,5°C La Niña kuat Sumber: BMKG Indonsia, 2016
Tabel 2. Prediksi ENSO berdasarkan SOI
SOI Fenomena <-10 El Niño kuat -10 s.d -5 El Niño lemah -5 s.d +5 Netral +5 s.d +10 La Niña lemah >+10 La Niña kuat Sumber : BMKG Indonesia, 2016
2.1 Metode Pengolahan dan Analisis Data ata SOI dan indeks SST Nino 3.4 diolah
sehingga menghasilkan grafik bulanan SOI dan indeks SST Nino 3.4 seperti Grafik 1 dan Grafik 2. Selanjutnya dilakukan penentuan rentang waktu yang sesuai
tahun 2010 s.d 2016
tahun 2010 s.d
Kriteria penentuan setiap kondisi dapat lihat pada Tabel 1 dan Tabel 2, selanjutnya diolah menggunakan
output berupa
distribusi temporal suhu dan salinitas, profil suhu dan salinitas terhadap kedalaman, serta i suhu dan salinitas permukaan, dianalisis berdasarkan
Tabel 1. Prediksi ENSO berdasarkan indeks SST
Fenomena El Niño kuat El Niño sedang El Niño lemah Netral La Niña lemah La Niña sedang La Niña kuat
Tabel 2. Prediksi ENSO berdasarkan SOI Fenomena El Niño kuat El Niño lemah-sedang Netral La Niña lemah-sedang La Niña kuat
Hubungan dan pengaruh
varibilitas suhu dan salinitas dianalisis berdasarkan korelasi SOI dan indeks SST Nino 3.4 terhadap suhu dan salinitas. [4]
korelasi berkisar -1 s.d +1. Tanda
menunjukkan adanya arah hubungan yang berlawanan, sedangkan tanda
mununjukkan arah hubungan yang searah. Tingkat kekuatan hubungan hasil korelasi da dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tingkat hubungan koefisien korelasi [6] Koefisien Korelasi Tingkat Hubungan
1 0,75 s.d 1 0,5 s.d 0,75 0,25 s.d 0,5 0 s.d 0,25 0
3. Hasil dan Pembahasan 3.1 Variabilitas Suhu
Variabilitas suhu dipaparkan berdasarkan profil suhu terhadap kedalaman, distribusi temporal suhu serta distribusi suhu permukaan. Pada profil suhu terhada
dipaparkan mengenai rata
ketebalan setiap lapisan massa air yang disajikan pada Tabel 4 berdasarkan pola lapisan massa air pada Gambar 2. Berdasarkan gambar tersebut dapat dilihat adanya lapisan massa air. Suhu pada lapisan tercampur cenderung homogen, kemudian suhu turun dengan cepat hingga kedalaman tertentu, selanjutnya suhu kembali mengalami penurunan yang lamban. Penurunan suhu disebabkan oleh berkurangnya intensitas penyerapan cahaya matahari seiring bertambahnya kedalaman.
Tabel 4. Profil suhu terhadap kedalaman
Hasil penelitian menunjukkan rata suhu lapisan tercampur pada kondisi normal dan La Niña memiliki nilai yang sama yaitu 28°C, meskipun ketebalan lapisan tercampur yang berbeda. Berbeda dengan kondisi lainnya,
Kondisi Lapisan Ketebalan
Normal Tercampur Termoklin Dalam La Niña Tercampur Termoklin Dalam El Niño Tercampur Termoklin Dalam
132
dan pengaruh ENSO terhadap varibilitas suhu dan salinitas dianalisis berdasarkan korelasi SOI dan indeks SST Nino erhadap suhu dan salinitas. [4] Tingkat 1 s.d +1. Tanda “–“ (negatif) menunjukkan adanya arah hubungan yang berlawanan, sedangkan tanda “+” (positif) mununjukkan arah hubungan yang searah. kekuatan hubungan hasil korelasi dapat
Tabel 3. Tingkat hubungan koefisien korelasi [6] Tingkat Hubungan Sempurna Sangat Kuat Kuat Lemah Sangat Lemah Tidak Ada
Hasil dan Pembahasan
Variabilitas suhu dipaparkan berdasarkan profil suhu terhadap kedalaman, distribusi temporal suhu serta distribusi suhu permukaan. suhu terhadap kedalaman rata-rata suhu dan ketebalan setiap lapisan massa air yang disajikan pada Tabel 4 berdasarkan pola lapisan massa air pada Gambar 2. Berdasarkan gambar tersebut dapat dilihat adanya lapisan massa air. pisan tercampur cenderung homogen, kemudian suhu turun dengan cepat hingga kedalaman tertentu, selanjutnya suhu kembali mengalami penurunan yang lamban. Penurunan suhu disebabkan oleh berkurangnya intensitas penyerapan cahaya matahari seiring
kedalaman.
Tabel 4. Profil suhu terhadap kedalaman
Hasil penelitian menunjukkan rata-rata suhu lapisan tercampur pada kondisi normal dan La Niña memiliki nilai yang sama yaitu C, meskipun ketebalan lapisan tercampur yang berbeda. Berbeda dengan kondisi lainnya,
Ketebalan (m) Rata-rata Suhu (°C) 40 28 170 21 390 10 50 28 170 22 380 11 30 29 180 21 390 10
PRISMA FISIKA, Vol. V, No. 3 (2017), Hal. 131 - 137
ISSN : 2337-8204
133
rata-rata suhu lapisan tercampur pada kondisi El Niño mencapai 29°C. Lapisan tercampur memiliki ketebalan yang berbeda pada setiap kondisi. Lapisan tercampur pada kondisi El Niño lebih dangkal (30 meter) dari kondisi normal (40 meter). Berbeda dengan kondisi El Niño, lapisan tercampur pada kondisi La Niña lebih tebal (50 meter) dari kondisi normal. Perbedaan ketebalan lapisan tercampur berhubungan dengan [5] perbedaan tinggi muka laut antara Samudera Pasifik bagian Barat dan Samudera Hindia. Pada kondisi La Niña, muka laut Samudera Pasifik bagian Barat lebih tinggi daripada muka laut Samudera Hindia sehingga meningkatkan kekuatan Arlindo yang menyebabkan lapisan tercampur menjadi lebih dalam. Melemahnya kekuatan Arlindo pada kondisi El Niño menyebabkan tekanan massa air lapisan tercampur berkurang, sehingga lapisan tercampur menjadi lebih dangkal.
Secara keseluruhan dapat dilihat adanya persamaan pola distribusi temporal suhu (Gambar 3) pada lapisan tercampur. Suhu dingin pada lapisan tercampur dapat dilihat pada bulan Juli s.d Oktober. Hal tersebut diduga disebabkan oleh menguatnya hembusan angin yang menyebabkan pengadukan massa air menjadi lebih kuat sehingga suhu menjadi lebih rendah. Secara keseluruhan suhu hangat pada lapisan tercampur dapat dilihat pada bulan Januari s.d Juni kemudian terlihat kembali pada bulan November s.d Desember. Suhu terhangat mencapai puncak pada bulan April. Hal tersebut diduga disebabkan oleh adanya pengaruh hembusan angin yang semakin melemah pada bulan April yang diiringi oleh melemahnya pengadukan massa air, serta tingginya tingkat penyinaran matahari. Hal serupa juga terjadi pada kondisi El Niño, namun pada kondisi El Niño puncak suhu terhangat ditemukan lebih awal yaitu pada bulan Maret. Secara keseluruhan lapisan permukaan (Gambar 4) berisi massa air bersuhu 26,5 s.d 30°C pada
kondisi normal, 28 s.d 29°C pada kondisi La Niña
serta 28,5 s.d 30,5°C pada kondisi El Niño. Penurunan suhu secara drastis (Gambar 3) ditandai oleh garis-garis rapat yang menunjukkan suhu 26°C yang turun hingga 16°C.
Lapisan termoklin pada kondisi El Niño (180 meter) sedikit lebih tebal daripada kondisi normal dan La Niña (170 meter) dengan rata-rata suhu 21oC pada kondisi normal dan El Niño
serta 22°C pada kondisi La Niña. Perbedaan
ketebalan lapisan termoklin berhubungan dengan pengaruh intensitas curah hujan dan tutupan awan [1]. Pada kondisi El Niño, curah hujan dan tutupan awan berkurang yang kemudian berpengaruh pada semakin tinggi intensitas penyerapan cahaya matahari sehingga
kedalaman lapisan termoklin menjadi lebih dalam. Pada kondisi La Niña, curah hujan dan tutupan awan akan meningkat, kemudian intensitas penyerapan cahaya matahari berkurang, sehingga lapisan termoklin menjadi lebih dangkal.
Semakin dalam perairan maka garis isoterm yang terbentuk semakin renggang, hal tersebut menunjukkan penurunan suhu semakin lamban seiring bertambahnya kedalaman. Lapisan dalam mulai terlihat pada suhu 15°C. Suhu
terendah pada lapisan dalam hingga kedalaman 600 meter >7°C yang tersebar merata. Lapisan
dalam pada kondisi normal dan El Niño (390 meter) sedikit lebih tebal daripada kondisi La Niña (380 meter) dengan rata-rata suhu 10°C
pada kondisi normal dan El Niño serta 11°C saat
La Niña. (a) (b) (c)
Gambar 2. Profil suhu terhadap kedalaman saat (a) normal, (b) La Niña serta (c) El Niño
134
(a) (b) (c)
Gambar 3. Distribusi temporal suhu saat (a) normal, (b) La Niña, (c) El Niño
(a) (b) (c)
Gambar 4. Distribusi suhu permukaan saat (a) normal, (b) La Niña, (c) El Niño
3.2 Varibilitas Salinitas
Berdasarkan Gambar 5 dapat dilihat salinitas pada lapisan tercampur cenderung lebih rendah, kemudian salinitas meningkat dengan cepat hingga kedalaman tertentu, selanjutnya salinitas mengalami perubahan yang lamban. Berdasarkan Tabel 5 diketahui bahwa rata-rata salinitas lapisan tercampur pada kondisi El Niño (34,3 psu) sedikit lebih tinggi dari kondisi normal dan La Niña (34 psu). Hal tersebut berhubungan dengan massa air yang masuk ke wilayah penelitian pada saat El Niño merupakan massa air bersuhu rendah yang diikuti oleh salinitas tinggi, serta berkurangnya tutupan awan pada kondisi El Niño sehingga panas yang diterima perairan semakin besar yang kemudian meningkatkan intensitas penguapan. Lapisan tercampur pada kondisi El Niño lebih dangkal (30 meter) dari kondisi normal (40 meter), sedangkan lapisan tercampur pada kondisi La Niña lebih tebal (50 meter) dari kondisi normal.
Tabel 5. Profil salinitas terhadap kedalaman Kondisi Lapisan Ketebalan
(m) Rata-rata Suhu (°C) Normal Tercampur 40 34 Termoklin 140 34,4 Dalam 420 34,7 La Niña Tercampur 50 34 Termoklin 100 34,4 Dalam 450 34,7 El Niño Tercampur 30 34,3 Termoklin 90 34,5 Dalam 480 34,7
Berdasarkan distribusi temporal salinitas (Gambar 6), salinitas <34 psu hanya ditemukan pada kondisi normal dan La Niña, hal tersebut diduga disebabkan oleh massa air yang mengalir ke wilayah penelitian pada kondisi El Niño adalah massa air dingin dari Samudera Pasifik. Rendahnya suhu massa air akan diikuti oleh salinitas yang tinggi. Salinitas <34 psu ditemukan pada Februari s.d Juli pada kondisi
PRISMA FISIKA, Vol. V, No. 3 (2017), Hal. 131 - 137
ISSN : 2337-8204
135
normal dan November s.d Desember pada kondisi La Niña. Secara keseluruhan lapisan permukaan (Gambar 7) berisi massa air bersalinitas berkisar 33,5 s.d 34,25 psu pada kondisi normal, 33,9 s.d 34,2 psu ada kondisi La Niña serta 33,5 s.d 34,5 psu pada kondisi El Niño. Salinitas rendah pada lapisan permukaan lebih banyak dijumpai di perairan pantai, hal tersebut kemungkinan disebabkan oleh adanya pengaruh dari intrusi massa air dari sungai-sungai di sekitar wilayah penelitian.
(a) (b) (c)
Gambar 5. Profil salinitas terhadap kedalaman saat (a) normal, (b) La Niña, (c) El Niño
Rata-rata salinitas lapisan haloklin setiap kondisi tidak mengalami perubahan yang signifikan, rata-rata salinitas lapisan haloklin adalah 34,4 psu pada kondisi normal dan La Niña serta 34,5 psu pada kondisi El Niño. Lapisan haloklin pada kondisi normal lebih tebal (140 meter) daripada kondisi La Niña (100 meter) dan El Niño (90 meter). Lapisan haloklin ditunjukkan oleh warna hijau (salinitas 34,5 psu) pada Gambar 6. Pada kondisi normal, lapisan haloklin terdangkal terjadi pada bulan November sedangkan lapisan haloklin terdalam terjadi pada bulan Agustus. Pada kondisi La Niña, lapisan haloklin terdangkal dijumpai pada bulan April sedangkan lapisan haloklin terdalam dijumpai pada bulan September. Pada kondisi El Niño salinitas 34,5 psu dapat dijumpai di permukaan perairan hingga kedalaman 120 meter. Salinitas 34,5 psu berada di permukaan pada bulan Desember.
Lapisan dalam mulai terlihat pada salinitas 34,6 psu. Pada lapisan dalam dapat dilihat adanya massa air bersalinitas tinggi yang ditunjukkan oleh warna merah. Tingginya salinitas tersebut menjadi indikasi adanya intrusi massa air yang masuk ke wilayah penelitian. Pada kondisi normal salinitas maksimum berkisar 34,8 s.d 35,1 psu yang secara umum berada di kedalaman 150 s.d 350 meter. Salinitas 34,8 psu mulai terlihat pada bulan Juni, salinitas 34,9 psu tersebar merata pada bulan September s.d Desember. Salinitas 35 psu hanya ditemukan pada bulan November dan Desember sedangkan salinitas 35,1 psu hanya tersebar pada bulan Oktober. Pada kondisi La Niña, salinitas tertinggi berkisar 34,8 s.d 35 psu di kedalaman 200 s.d 340 meter. Salinitas 34,8 psu hanya dapat ditemukan pada bulan Januari s.d Februari, April serta September s.d Desember. Salinitas 34,9 s.d 35 psu tersebar merata pada bulan Oktober s.d November. Pada kondisi El Niño, salinitas maksimum antara 34,8 s.d 35,3 psu dapat ditemukan di kedalaman 140 s.d 350 meter. Rata-rata salinitas setiap kondisi memiliki nilai yang sama (34,7 psu) namun memiliki ketebalan yang berbeda yaitu 420 meter pada kondisi normal, 450 meter pada kondisi La Niña serta 480 meter pada kondisi El Niño.
136
(a) (b) (c)
Gambar 7. Distribusi temporal salinitas saat (a) normal, (b)La Niña, (c) El Niño
(a) (b) (c)
Gambar 6. Distribusi temporal salinitas saat (a) normal, (b) La Niña, (c) El Niño
3.3 Analisis Korelasi SOI dan Indeks SST Nino 3.4 terhadap suhu dan salinitas. Berdasarkan pemaparan sebelumnya, distribusi suhu dan salinitas perairan Selatan Jawa Timur pada kondisi El Niño lebih tinggi daripada kondisi La Niña. Berdasarkan hal tersebut maka dilakukan analisis korelasi
pearson untuk mengetahui hubungan SOI dan
indeks SST Nino 3.4 terhadap suhu dan salinitas permukaan. Hasil korelasi SOI terhadap suhu menunjukkan peningkatan SOI akan disertai kenaikan suhu dengan tingkat kekuatan yang sangat lemah (0,141). Nilai signifikansi SOI terhadap suhu lebih tinggi dari 0,05 yaitu 0,662, hal tersebut menunjukkan bahwa SOI tidak mempengaruhi suhu. Berbeda dengan suhu, peningkatan SOI akan disertai oleh penurunan salinitas dengan tingkat kekuatan yang sangat lemah (0,05). Nilai signifikansi SOI terhadap salinitas menunjukkan angka 0,876, sehingga dapat diketahui bahwa SOI tidak mempengaruhi salinitas. Selain pemaparan tersebut, dapat pula diketahui bahwa korelasi indeks SST Nino 3.4 terhadap suhu dan salinitas memiliki nilai yang lebih tinggi daripada korelasi SOI terhadap suhu dan salinitas. Berdasarkan hasil korelasi
diketahui bahwa indeks SST Nino 3.4 yang meningkat akan disertai peningkatan suhu dan salinitas dengan kekuatan sebesar 0,557 terhadap suhu dan 0,711 terhadap salinitas. Seperti halnya SOI, indeks SST Nino 3.4 juga tidak mempengaruhi suhu dan salinitas perairan Selatan Jawa Timur. Hal tersebut dapat dilihat dari signifikansi indeks SST Nino 3.4 yang memiliki nilai lebih dari 0,05 yaitu 0,06 terhadap suhu. Nilai signifikansi indeks SST Nino 3.4 terhadap salinitas memiliki nilai lebih dari 0,005 yaitu 0,009.
4. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil pada penelitian ini adalah suhu dan salinitas pada kondisi El Niño lebih tinggi daripada kondisi La Niña. Nilai signifikansi korelasi menunjukkan bahwa ENSO berdasarkan SOI dan Indeks SST Nino 3.4 tidak mempengaruhi variabilitas suhu dan salinitas, namun tingkat kekuatan SOI terhadap suhu dan salinitas lebih lemah daripada indeks SST Nino 3.4. Tingkat kekuatan SOI terhadap suhu adalah 0,141 dan -0,05 terhadap salinitas. Tingkat kekuatan indeks SST
PRISMA FISIKA, Vol. V, No. 3 (2017), Hal. 131 - 137
ISSN : 2337-8204
137
Nino 3.4 terhadap suhu adalah 0,557 dan 0,711 terhadap salinitas.
Daftar Pustaka
[1] Kunarso, Hadi S, Ningsih N.S., Baskoro M.S., Perubahan Kedalaman dan Ketebalan Termoklin pada Variasi Kejadian ENSO, IOD dan Monsun di Perairan Selatan Jawa hingga Pulau Timor, Ilmu Kelautan, 17(2), 87-98, 2012.
[2] Teliandi, D., Djunaedi O.S., Purba N.P., Pranowo W.S. Hubungan Variabilitas Mixed Layer Depth Kriteria ΔT=0,5°C Dengan Sebaran Tuna Di Samudera Hindia Bagian Timur, Depik, 2(3), 162-171, 2013.
[3] Wardani, R., Pranowo W.S., Indrayanti E. Struktur Vertikal upwelling-downwelling di Samudera Hindia Selatan Jawa hingga Selatan Bali Berdasarkan Salinitas Musiman Periode 2004-2010, Depik, 2(3), 191-199, 2013.
[4]
S
antoso S. Panduan Lengkap SPSS Versi 23., Surabaya: PT Elex Media Komputindo; 2016. [5] Gordon A.L., Ocenography ot the IndonesianSeas and Their Troughflow, J Oceano. Soc, 18, 2005.
[6] Qudratullah F.M., Analisis Regresi Terapan : Teori, Contoh Kasus dan Aplikasi dengan SPSS, Yogyakarta: Andi; 2013.
[7] Australian Govemment Bureau of Meteorology. [Online]. [cited 2016 April 4.
Available from:
http://www.bom.gov.au/climate/current/so ihtm1.shtml.
[8] Coriolis Operational Oceanography. [Online]. [cited 2016 April 4. Available from: http://www.coriolis.eu.org/DataProducts/D ata-Delivery/Data-selection.
[9] National Oceanic and Atmospheric Administration. [Online]. [cited 2016 April 04. Available from: http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices .
